一：RDD Objects
Spark执行代码块时会先构建DAG（有向无环图），描述了我们将要进行的操作
二：DAGScheduler
第二阶段为将一个DAG切分成多个stages，DAGScheduler切分的依据是Shuffle（宽依赖），在RDD执行过程中调用了很多算子，执行了很多RDD，并且还会调用Transformation，再执行很多的RDD。所以第二阶段会执行DAGScheduler切分stages装到TaskSet再发送给TaskScheduler，并且切分之后的stages他们的业务逻辑相同，只是数据不同而已
三：TaskScheduler
将上个阶段生成的多个Task调度到Worker的Executor中，意味着该Task要序列化，发送过去之后再反序列化，
四：Worker：
Executor接收Task，反序列化之后丢到线程池中执行
Spark执行流程图
DAG：（有向无环图）：数据执行过程，有方向，无闭环
描述多个RDD的转换关系，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算（数据被操作的一个过程）
DAG是有边界的：开始（通过SparkContext创建的RDD），结束（触发Action，调用 Run job 就是一个完整的DAG了）
一个Saprk Aoolication有多少个DAG：一到多个（触发一个Action就有一个DAG）
一个DAG可能产生多种不同类型和功能的Task，会有不同的阶段
一个RDD只是描述了任务执行过程中的一个环节，而DAG由一到多个RDD组成，描述了数据计算的所有环节（过程）
为什么要切分Stage？
一个复杂的业务逻辑（将多台机器上的具有相同属性的数据聚集到一台机器上：Shuffle）
如果有Shuffle，那么就意味着前面阶段产生结果后，才能执行下一个阶段（下一阶段的计算需要上个阶段的数据）
在同一个Stages中，会有多个算子，可以合并在一起，我们称其为pipeline（流水线：严格按照流程、顺序执行）
DAG流程图
Spak整体执行流程
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